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AI论文
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5.9. 含并行连结的网络（GoogLeNet）
5.9. 含并行连结的网络（GoogLeNet） 5.9.1. Inception 块 5.9.2. GoogLeNet模型 5.9.3. 获取数据和训练模型 5.9.4. 小结 5.9.5. 练习 5.9.6. 参考文献 5.9. 含并行连结的网络（GoogLeNet） 在2014年的ImageNet图像识别挑战赛中，一个名叫GoogL... -
快速入门
快速入门 一个简单的Scalar的Python使用示例 sync_cycle scalar的C++ 示例 基于 ONNX 的模型结构可视化 快速入门 VisualDL 是一个面向深度学习任务的可视化工具，可用于训练和生成任务里相关信息的展示。目前，VisualDL支持如下信息的可视化： scalar，趋势图，可用于训练测试误差的展示 im... -
Introduction to Katib
Introduction to Katib Hyperparameters and hyperparameter tuning Neural architecture search Alpha version The Katib project Katib interfaces Katib concepts Experiment Suggest... -
7.6. RMSProp算法
7.6. RMSProp算法 7.6.1. 算法 7.6.2. 从零开始实现 7.6.3. 简洁实现 7.6.4. 小结 7.6.5. 练习 7.6.6. 参考文献 7.6. RMSProp算法 我们在“AdaGrad算法” 一节中提到，因为调整学习率时分母上的变量 一直在累加按元素平方的小批量随机梯度，所以目标函数自变量每个元素的学... -
9.9. 语义分割和数据集
9.9. 语义分割和数据集 9.9.1. 图像分割和实例分割 9.9.2. Pascal VOC2012语义分割数据集 9.9.2.1. 预处理数据 9.9.2.2. 自定义语义分割数据集类 9.9.2.3. 读取数据集 9.9.3. 小结 9.9.4. 练习 9.9.5. 参考文献 9.9. 语义分割和数据集 在前几节讨论的目标检测... -
功能特性
功能特性 1 支持多种深度学习框架 2 基于HDFS的统一数据管理 3 可视化界面 4 原生框架代码的兼容性 功能特性 1 支持多种深度学习框架 支持TensorFlow、MXNet分布式和单机模式，支持所有的单机模式的深度学习框架，如Caffe、Theano、PyTorch等。对于同一个深度学习框架支持多版本和自定义版本。 2 基... -
Auto Hyperparameter Tuning
Auto Hyperparameter Tuning Katib The Paradox Untangle the Paradox Boosting Tree Models Deep Learning Models Trigger Hyperparameter Tuning The System Design From Submitter to ... -
Introduction to Katib
Introduction to Katib Beta Hyperparameters and hyperparameter tuning Neural architecture search Alpha version The Katib project Katib interfaces Katib concepts Experiment S... -
Introduction to Katib
Introduction to Katib Beta Hyperparameters and hyperparameter tuning Neural architecture search Alpha version The Katib project Katib interfaces Katib concepts Experiment S... -
Data Science Package for Python
Data Science Package for Python 2.7 Modules Data Science Package for Python 3.9 Modules Installing a Data Science Package for Python Uninstalling a Data Science Package for Pyth...